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# 在 CloudTrail 中管理資料一致性
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CloudTrail 使用稱為[最終一致性](https://en.wikipedia.org/wiki/Eventual_consistency)的分散式運算模型。您對 CloudTrail 組態 （或其他 AWS 服務） 所做的任何變更，包括[屬性型存取控制 (ABAC)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction_attribute-based-access-control.html) 中使用的標籤，都需要時間才能從所有可能的端點中顯示。從伺服器到伺服器，以及從區域到世界各地的區域傳送資料所花費的時間，會產生一些延遲。CloudTrail 也會使用快取以提升效能，但在某些情況下，這可能會增加時間。直到先前快取的資料逾時後，才能看到變更。

 您設計的應用程式必須能夠處理這些可能的延遲問題。確保它們即使在某個位置所做的變更不會立即顯示在另一個位置時，仍能如預期般運作。這類變更包括[啟用選擇加入區域](cloudtrail-multi-region-trails.md#cloudtrail-multi-region-trails-optin)、建立或更新線索或事件資料存放區、更新事件選取器，以及開始或停止記錄。當您建立或更新追蹤或事件資料存放區時，CloudTrail 會根據上次已知的組態將日誌傳送至 S3 儲存貯體或事件資料存放區，直到變更傳播到所有位置為止。

 如需這如何影響其他 的詳細資訊 AWS 服務，請參閱下列資源：
+  **Amazon DynamoDB**：*DynamoDB 常見問答集*中的 [DynamoDB 的一致性模式是什麼？](https://aws.amazon.com/dynamodb/faqs/)以及位於 *Amazon DynamoDB 開發人員指南*中的[讀取一致性](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.ReadConsistency.html)。
+  **Amazon EC2**：*Amazon Elastic Compute Cloud API 參考*中的[最終一致性](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/APIReference/query-api-troubleshooting.html#eventual-consistency)。
+  **Amazon EMR**：*AWS 大數據部落格*中的[在將 Amazon S3 和 Amazon Elastic MapReduce 用於 ETL 工作流程時確保一致性](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/ensuring-consistency-when-using-amazon-s3-and-amazon-elastic-mapreduce-for-etl-workflows/)。
+  **AWS Identity and Access Management (IAM)**：*IAM 使用者指南*中[不一定會立即顯示我所做的變更](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/troubleshoot_general.html#troubleshoot_general_eventual-consistency)。
+  **Amazon Redshift**：*Amazon Redshift 資料庫開發人員指南*中的[管理資料一致性](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/managing-data-consistency.html)。
+  **Amazon S3**：*Amazon Simple Storage Service 使用者指南*中的 [Amazon S3 資料一致性模式](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html#ConsistencyModel)。